JP6034451B1 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに関する項目を含むリストに含まれていない項目のデータを、適切に推定し、リストに付与する。【解決手段】ユーザ識別情報に関連付けられた１又は複数の第１項目Ｘi及び項目データを含むリストを記憶する記憶部と、所定の第１項目Ｘsが取り得る項目データｘsjごとに、第１項目とは異なる第２項目Ｙが取り得る項目データｙkについての条件付き確率Ｐ（ｙk｜ｘsj）を取得する取得部と、リスト内の前記所定の第１項目Ｘsに設定された項目データ、及び条件付き確率Ｐ（ｙk｜ｘsj）に基づいて、所定のユーザ識別情報に対応する第２項目Ｙが、項目データＹkをそれぞれ取る可能性を示すパラメータＺ（ｙk）を算出する算出部と、第２項目を前記リストに追加する追加部と、パラメータＺ（ｙk）に基づいて、所定のユーザ識別情報に関連付けられた第２項目Ｙの項目データを設定する設定部と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、所定のリストにデータ項目を追加する情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

従来、ＩＤ−ＰＯＳ（ＩＤ付きｐｏｉｎｔ ｏｆ ｓａｌｅｓ ｓｙｓｔｅｍ）データを利用する情報配信システムが知られている。（例えば特許文献１参照）。

特開２０１４−１９１７３５号公報

しかしながら、従来技術では、ＩＤ−ＰＯＳデータなどの、ユーザに関する項目を含むリストを用いて情報を配信する技術等はあるが、このリストに含まれていないデータは、当然のことながら利用することはできない。

そこで、本発明の所定の態様は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ユーザに関する項目を含むリストに含まれていない項目のデータを、適切に推定し、リストに付与することができる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様における情報処理装置は、ユーザ識別情報に関連付けられた１又は複数の第１項目Ｘ_i（１≦ｉ≦ｎ）及び項目データを含むリストを記憶する記憶部と、所定の第１項目Ｘ_s（ｉ＝ｓ）が取り得る項目データｘ_sj（１≦ｊ≦ｍ）ごとに、前記第１項目とは異なる第２項目Ｙが取り得る項目データｙ_k（１≦ｋ≦ｐ）についての条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）を取得する取得部と、前記リスト内の前記所定の第１項目Ｘ_sに設定された項目データ、及び前記条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）に基づいて、所定のユーザ識別情報に対応する第２項目Ｙが、項目データｙ_kをそれぞれ取る可能性を示すパラメータＺ（ｙ_k）を算出する算出部と、前記第２項目を前記リストに追加する追加部と、前記パラメータＺ（ｙ_k）に基づいて、前記所定のユーザ識別情報に関連付けられた前記第２項目Ｙの項目データを設定する設定部と、を備える。

また、本発明の他の態様における情報処理方法は、ユーザ識別情報に関連付けられた１又は複数の第１項目Ｘ_i（１≦ｉ≦ｎ）及び項目データを含むリストを記憶する記憶部を有するコンピュータが、所定の第１項目Ｘ_s（ｉ＝ｓ）が取り得る項目データｘ_sj（１≦ｊ≦ｍ）ごとに、前記第１項目とは異なる第２項目Ｙが取り得る項目データｙ_k（１≦ｋ≦ｐ）についての条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）を取得する取得ステップと、前記リスト内の前記所定の第１項目Ｘ_sに設定された項目データ、及び前記条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）に基づいて、所定のユーザ識別情報に対応する第２項目Ｙが、項目データｙ_kをそれぞれ取る可能性を示すパラメータＺ（ｙ_k）を算出する算出ステップと、前記第２項目を前記リストに追加する追加ステップと、前記パラメータＺ（ｙ_k）に基づいて、前記所定のユーザ識別情報に関連付けられた前記第２項目Ｙの項目データを設定する設定ステップと、を実行する。

また、本発明の他の態様におけるプログラムはユーザ識別情報に関連付けられた１又は複数の第１項目Ｘ_i（１≦ｉ≦ｎ）及び項目データを含むリストを記憶する記憶部を有するコンピュータに、所定の第１項目Ｘ_s（ｉ＝ｓ）が取り得る項目データｘ_sj（１≦ｊ≦ｍ）ごとに、前記第１項目とは異なる第２項目Ｙが取り得る項目データｙ_k（１≦ｋ≦ｐ）についての条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）を取得する取得ステップと、前記リスト内の前記所定の第１項目Ｘ_sに設定された項目データ、及び前記条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）に基づいて、所定のユーザ識別情報に対応する第２項目Ｙが、項目データｙ_kをそれぞれ取る可能性を示すパラメータＺ（ｙ_k）を算出する算出ステップと、前記第２項目を前記リストに追加する追加ステップと、前記パラメータＺ（ｙ_k）に基づいて、前記所定のユーザ識別情報に関連付けられた前記第２項目Ｙの項目データを設定する設定ステップと、を実行させる。

本発明の所定の態様によれば、ユーザに関する項目を含むリストに含まれていない項目のデータを、適切に推定し、リストに付与することができる。

実施形態における情報処理システムの概略構成の一例を示す図である。 実施形態における情報処理装置のハードウェアの概略構成の一例を示すブロック図である。 実施形態における情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 顧客リストの一例を示す図である。 条件付き確率の一例を示す図である。 第２項目への設定処理（その１）を説明するための図である。 第２項目への設定処理（その２）を説明するための図である。 第２項目への設定処理（その３）を説明するための図である。 図４に示す顧客リストに複数の項目を追加した例を示す図である。 実施形態における情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。

［実施形態］
＜システム構成＞
図１は、実施形態における情報処理システム１の概略構成の一例を示す図である。図１に示す情報処理システム１において、例えば、第１記憶装置１０Ａと、第２記憶装置１０Ｂと、情報処理装置２０とが、ブロードバンド回線等の有線又は無線のネットワークＮを介して接続される。

第１記憶装置１０Ａは、ユーザ識別情報に関連付けられた１又は複数の項目（第１項目）及び項目データを含むリストを記憶する。このリストの例として、ＩＤ−ＰＯＳデータなどがある。ＩＤ−ＰＯＳデータ（顧客リスト）は、顧客ＩＤに関連付けて、いつ、どの商品が、どの店で、いくらで、何個売れたのかなどを示すデータである。なお、リストは、ユーザＩＤに関連付けられた、ユーザに関するデータを含むものであればよい。

第２記憶装置１０Ｂは、リストに含まれる項目を少なくとも１つを含み、リストの項目とは異なる項目（第２項目）を含み、さらに各項目の項目データを含む調査データを記憶する。調査データは、例えば、生活者属性、商品関与、メディア接触などの生活者の詳細なプロフィールを含むＡＣＲ／ｅｘや、Ｗｅｂ閲覧履歴や、Ｗｅｂ閲覧履歴とプロフィールとを組み合わせたＷｅｂＰＡＣにより提供されるデータなどである。

例えば、ＡＣＲ／ｅｘは、調査対象者に対し、回答者端末が配布され、第１項目や第２項目に関する回答結果が、回答者端末から定期的に受信される場合の当該回答結果に基づく調査データである。また、ＷｅｂＰＡＣのデータは、Ｗｅｂサイトの接触状況とユーザのプロフィールデータを組み合わせて、集計／分析するサービスにより提供される調査データである。このように、第２記憶装置１０Ｂは、リストに含まれる項目を少なくとも１つ含み、プロモーション戦略、商品開発、事業戦略など、マーケティング全般に活用できる調査データを記憶する。

また、第２記憶装置１０Ｂは、リストに含まれる所定の項目（所定の第１項目という。）の項目データを用いて、リストに含まれていない第２項目の項目データが推定可能な調査データが記憶されていればよい。例えば、所定の第１項目が所定の項目データである条件のもとに、第２項目の所定の項目データである条件付き確率が算出可能なデータが、第２記憶装置１０Ｂに記憶されていればよい。

情報処理装置２０は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）であり、第１記憶装置１０Ａや第２記憶装置１０Ｂからリストや調査データを取得し、リストに含まれていない項目を、調査データから適切に推定し、推定した結果をリストに追加する。以下、リストは、ＩＤ−ＰＯＳデータを、調査データは、ＡＣＲ／ｅｘを例にして説明する。

新規項目追加後のリストは、ターゲティング広告配信やプロモーション戦略などを行う会社に出力されてもよい。出力とは、例えば、画面表示、メール送信、音声出力、郵送などを含む。

なお、図１に示す例では、第１記憶装置１０Ａと、第２記憶装置１０Ｂと、情報処理装置２０とは、別の装置として説明したが、１つ又は２つの装置内に各機能が組み込まれるように実装されてもよい。

＜ハードウェア構成＞
次に、情報処理装置２０のハードウェア構成について説明する。図２は、実施形態における情報処理装置２０のハードウェアの概略構成の一例を示すブロック図である。なお、第１記憶装置１０Ａ及び第２記憶装置１０Ｂは、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）とネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）とを少なくとも備える。

図２に示すように、情報処理装置２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０４と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０６と、ドライブ装置１０８と、ネットワークＩ／Ｆ１１０と、入力装置１１２と、及び表示装置１１４とを有する。これら各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続されている。

ＣＰＵ１０２は、コンピュータの中で、各装置の制御やデータの演算、加工を行う制御部である。また、ＣＰＵ１０２は、ＲＡＭ１０４又はＲＯＭ１０６に記憶されたリスト追加処理のプログラムを実行する演算装置である。ＣＰＵ１０２は、入力装置１１２やネットワークＩ／Ｆ１１０などからデータを受け取り、演算、加工した上で、演算結果を表示装置１１４や記憶装置などに出力する。

ＲＡＭ１０４は、例えば主記憶部などである。ＲＡＭ１０４は、ＣＰＵ１０２が実行する基本ソフトウェアであるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）やアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。

ＲＯＭ１０６は、例えばアプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。また、図示しないが、情報処理装置２０は、大容量のデータを記憶可能なＨＤＤを保持してもよい。

ドライブ装置１０８は、記録媒体１１６、例えばＣＤ−ＲＯＭやＳＤカードなどからプログラムを読み出し、記憶装置にインストールする。

また、記録媒体１１６は、所定のプログラムを格納し、この記録媒体１１６に格納されたプログラムは、ドライブ装置１０８を介して情報処理装置２０にインストールされる。インストールされた所定のプログラムは、情報処理装置２０により実行可能となる。

ネットワークＩ／Ｆ１１０は、通信機能を有する周辺機器と情報処理装置２０とのインターフェースである。また、ネットワークＩ／Ｆ１１０は、例えば、有線及び／又は無線回線などのデータ伝送路により構築されたＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワークＮを介して接続される。

入力装置１１２は、カーソルキー、数字入力及び各種機能キー等を備えたキーボード、表示装置１１４の表示画面上でキーの選択等を行うためのマウスやスライドパッド等を有する。また、入力装置１１２は、ユーザがＣＰＵ１０２に操作指示を与えたり、データを入力したりするためのユーザインターフェースである。

表示装置１１４は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）等により構成され、ＣＰＵ１０２から入力される表示データに応じた表示が行われる。なお、入力装置１１２や表示装置１１４は、情報処理装置２０の外部に設けられてもよい。

＜機能構成＞
次に、情報処理装置２０の機能構成について説明する。図３は、実施形態における情報処理装置２０の機能構成の一例を示すブロック図である。図３に示す情報処理装置２０は、制御部２００と、記憶部２１４とを備える。制御部２００は、確率算出部２０２、取得部２０４、推定値算出部２０６、追加部２０８、設定部２１０、及び出力部２１２を少なくとも備える。

以下、顧客リスト内に含まれる１又は複数の第１項目をＸ_i（１≦ｉ≦ｎ，ｉは整数，ｎは顧客リスト内に含まれる第１項目の数）と定義し、顧客リストに追加したい第２項目をＹと定義する。また、顧客リスト内の所定の第１項目をＸ_s（ｉ＝ｓ）と定義し、第１項目Ｘ_sの取り得る項目データをｘ_sj（１≦ｊ≦ｍ，ｊは整数，ｍは第１項目Ｘ_sの取り得る項目データ数）と定義し、第２項目Ｙの取り得る項目データをｙ_k（１≦ｋ≦ｐ，ｋは整数，ｐは、第２項目Ｙの取り得る項目データ数）と定義する。

制御部２００は、例えばＣＰＵ１０２やワークメモリとしてのＲＡＭ１０４、ネットワークＩ／Ｆ１１０等により実現されうる。制御部２００は、プログラムが実行されることにより、以下に説明する顧客リストへの項目追加に関する機能を有する。

記憶部２１４は、例えばＲＡＭ１０４やＲＯＭ１０６、ＨＤＤ等により実現されうる。記憶部２１４は、制御部２００により処理されたデータを記憶したり、第１記憶装置１０Ａ、及び第２記憶装置１０Ｂから取得された顧客リストや、ＡＣＲ／ｅｘなどの調査データなどを記憶したりする。

確率算出部２０２は、顧客リスト内の所定の第１項目Ｘ_sを用いて、項目データｘ_sjごとに、第２項目Ｙが取り得る項目データｙ_kについての条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）を算出する。例えば、所定の第１項目Ｘ_sとして、購入商品、第２項目Ｙとして、性別、例えば男性か否かとした場合、確率算出部２０２は、商品Ａを購入したユーザが、男性である確率Ｐ（男性である｜商品Ａ）、又は男性ではない確率Ｐ（男性ではない｜商品Ａ）や、商品Ｂを購入したユーザが、男性である確率Ｐ（男性である｜商品Ｂ）、又は男性ではない確率Ｐ（男性ではない｜商品Ｂ）などを算出する。

具体的には、確率算出部２０２は、管理者等の操作により、調査データの中から、所定の第１項目Ｘ_sと第２項目Ｙとを指定されて、条件付き確率を算出するとよい。この場合、管理者は、顧客リストに追加したい項目（第２項目Ｙ）と、顧客リストに含まれている項目（所定の第１項目Ｘ_s）とを調査データの中から選択すればよい。算出された条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）は、取得部２０４に出力される。例えば、上述した条件付き確率Ｐ（男性である｜商品Ａ）の場合、確率算出部２０２は、調査データに基づいて、確率Ｐ（男性である｜商品Ａ）＝商品Ａを購入した男性の数／商品Ａの購入者数を算出する。

なお、確率算出部２０２は、事前にこのような条件付き確率が算出されて、第２記憶装置１０Ｂに記憶されている場合は、算出処理を行わなくてもよい。

取得部２０４は、確率算出部２０２又は第２記憶装置１０Ｂから条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）を取得する。この条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）は、上述したとおり、顧客リストに新たに追加したい項目の項目データｙ_kが、顧客リストに存在する所定の第１項目の或る項目データｘ_sjのもとに成り立つ確率である。取得された条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）は、推定値算出部２０６に出力される。

また、取得部２０４は、第１記憶装置１０Ａから顧客リストを取得し、この顧客リストを記憶部２１４に記憶させてもよい。

推定値算出部２０６は、顧客リスト内の所定の顧客ＩＤにおける所定の第１項目Ｘ_sに設定された項目データ、及び条件付き確率に基づいて、所定のユーザ識別情報に対応する第２項目Ｙが、項目データｙ_kをそれぞれ取る可能性を示すパラメータＺ（ｙ_k）を算出する。以下、パラメータＺ（ｙ_k）は、推定値とも称する。推定値の詳細については、図６〜８に示す具体例を用いて後述する。算出された推定値は、設定部２１０に出力される。

追加部２０８は、管理者が顧客リストに追加したい項目である第２項目Ｙを、顧客リストに追加する。顧客リストに追加するタイミングは、任意のタイミングでよい。例えば、追加部２０８は、条件付き確率が求められる際に、管理者により第２項目が選択されると、この第２項目を顧客リストに追加してもよく、推定値が算出された際に、この第２項目を顧客リストに追加してもよく、設定部２１０により第２項目のデータが設定される前に、この第２項目を顧客リストに追加すればよい。

設定部２１０は、所定の顧客ＩＤに関連付けられた第２項目の項目データを、推定値に基づいて設定する。例えば、設定部２１０は、所定の顧客ＩＤが示すユーザの第２項目について、推定値に基づく尤もらしい項目データを設定する。設定される項目データの詳細については、図６〜８に示す具体例を用いて後述する。項目が新たに追加された顧客リストは、出力部２１２に出力される。

以上の処理により、顧客リストに追加した第２項目の項目データについて、他の調査データに含まれる項目を利用して適切に推定し、推定されたパラメータに基づいて第２項目の項目データを設定することができる。その結果、顧客データに存在する項目以外の項目についても、適切な項目データを推定し追加することで、詳細な顧客分析が可能になる。よって、この顧客リストは、ターゲティング広告配信やプロモーション戦略などに利用され、より詳細な分析を行うことが可能になる。

出力部２１２は、項目が追加された顧客リストを、例えば、画面などに表示したり、所定の宛先に添付してメール送信したり、内容を音声により出力したり、プリントアウトして郵送されるようにしたりして、出力する。これにより、この顧客リストを利用したい会社等に、顧客リストの内容を知らせることができる。

また、推定値算出部２０６は、所定の第１項目Ｘ_sに設定された複数の各データに対し、このデータ１つ毎に、推定値を更新してもよい。推定値算出部２０６は、例えば、購入商品として、ＡとＢとが設定されていた場合、商品Ａの条件付き確率に基づいて推定した推定値に、さらに商品Ｂの条件付き確率を乗算することで、推定値を順に更新する。更新される順は特に問わないが、例えば、顧客リストに登録された順で更新されればよい。

各推定値が順に算出される場合、設定部２１０は、推定値が更新される毎に、この推定値に基づいて第２項目の項目データを設定するとよい。これにより、所定の第１項目の項目データが新たに設定されるごとに、各推定値も更新されていくので、第２項目に設定される項目データの信頼性を上げていくことができる。

また、推定値が更新される場合、推定値算出部２０６は、推定値の正規化を行い、正規化された推定値が、第１閾値以上となるときに、推定値の更新を停止してもよい。或る推定値が第１閾値以上となり、第２項目が或る項目データである可能性が非常に高くなれば、それ以上の更新処理を停止することで、処理負荷を軽減することができる。

また、更新処理の停止判定がされる場合、推定値算出部２０６は、各推定値の算出回数が第２閾値未満のとき、第１閾値以上の推定値が算出されても、推定値の更新を継続してもよい。これにより、更新の初期段階では、停止処理をせずに更新処理が継続されるので、推定値の確度を上げることができ、その結果、第２項目の項目データの信頼性を向上させることができる。

また、設定部２１０は、第２項目の取り得る各項目データに対応する各推定値の差異が所定値よりも小さければ、判定不能を示すフラグを第２項目に設定してもよい。これにより、設定部２１０は、各推定値に基づいても第２項目の項目データについて判定できない場合は、その旨を示すフラグを設定することができる。

また、推定値算出部２０６は、更新処理及び停止判定処理を行う際、所定の第１項目に関連する日時が所定時間内であれば、この所定時間内に含まれる１又は複数の第１項目を単位として、更新処理及び停止判定処理を行ってもよい。例えば、ユーザが、まとめて一度に購入した商品に対しては、これらの商品を単位として、更新処理、及び停止判定処理を行うようにする。これにより、ユーザがまとめて一度に購入した商品は、ユーザの性質をよりよく表すと考えられるので、この考えを考慮して更新処理及び停止判定処理を行うことができる。

＜具体例＞
次に、実施形態の具体例について説明する。以下では、所定の第１項目として、顧客リストの「購入商品」（Ｘ_s）を例にし、第２項目として、ＡＣＲ／ｅｘの「年収」（Ｙ）を例にする。

図４は、顧客リストの一例を示す図である。図４に示す顧客リストは、ユーザＩＤ（又は顧客ＩＤ）に関連付けられた、購入商品の項目、性の項目、年齢の項目（Ｘ_i，１≦ｉ≦３）を含む。なお、顧客リストには、ＩＤ−ＰＯＳシステムにより取得可能な購入日時の項目などを含んでもよい。

例えば、図４に示す例では、ユーザＩＤ「１」のユーザは、商品「Ａ」を購入し、性が「男」であり、年齢が「２４」である。また、このユーザＩＤ「１」のユーザは、商品「Ｂ」も購入している。

図５は、条件付き確率の一例を示す図である。図５に示す条件付き確率は、例えば、第２記憶装置１０Ｂに記憶されたＡＣＲ／ｅｘのデータから、確率算出部２０２により算出される。

確率算出部２０２による算出の結果、以下のとおりとする。なお、Ｈ１は、年収１０００万以上を表す項目データであり、Ｈ２は、年収１０００万未満を表す項目データである。また、Ａは、商品Ａの購入を表す項目データであり、Ｂは、商品Ｂの購入を表す項目データであり、Ｃは、商品Ｃの購入を表す項目データである。
・商品Ａの購入者が年収１０００万以上である確率
Ｐ（Ｈ１｜Ａ）＝０．７５
・商品Ａの購入者が年収１０００万未満である確率
Ｐ（Ｈ２｜Ａ）＝０．２５
・商品Ｂの購入者が年収１０００万以上である確率
Ｐ（Ｈ１｜Ｂ）＝０．１
・商品Ｂの購入者が年収１０００万未満である確率
Ｐ（Ｈ２｜Ｂ）＝０．９
・商品Ｃの購入者が年収１０００万以上である確率
Ｐ（Ｈ１｜Ｃ）＝０．８
・商品Ｃの購入者が年収１０００万未満である確率
Ｐ（Ｈ２｜Ｃ）＝０．２

以上を踏まえ、管理者の操作により、追加部２０８は、顧客リストに、第２項目として、年収の項目を追加したとする。

図６は、第２項目への設定処理（その１）を説明するための図である。図６に示す例では、ユーザＩＤ「Ｕ」のユーザが、商品「Ａ」を購入していることから、図５に示す条件付き確率を用いると、推定値算出部２０６により以下の推定値Ｚ（ｙ_k）の比が算出される。推定値Ｚ（ｙ_k）は、次の式で算出される。
Ｚ（ｙ_k）＝Π_j=第₁項目_Xsニ設定サレテイル項目テ゛ータＰ（ｙ_k｜ｘ_sj）
Ｈ１である推定値：Ｈ２である推定値
＝Ｐ（Ｈ１｜Ａ）：Ｐ（Ｈ２｜Ａ）
＝０．７５：０．２５

これは、商品「Ａ」を購入したユーザＩＤ「Ｕ」のユーザは、「年収１０００万以上」である推定値が、０．７５であることに対し、「年収１０００万未満」である推定値が、０．２５であることを示す。この推定値は、値が大きい方が尤もらしいことを示す。

よって、設定部２１０は、「年収１０００万以上」である推定値の方が、「年収１０００万未満」である推定値よりも大きいので、このユーザＩＤ「Ｕ」のユーザは「年収１０００万以上」であると推定し、項目データ「年収１０００万以上」を設定する。この例では、設定部２１０は、「年収１０００万以上」であることを示す記号「〇」を、この項目に設定する。なお、項目データとは、英数字、記号、文字などのデータを含む。

次に、推定値算出部２０６は、購入商品「Ｃ」について処理をする。図７は、第２項目への設定処理（その２）を説明するための図である。図７に示す例では、ユーザＩＤ「Ｕ」のユーザが、商品「Ｃ」を購入していることから、図５に示す条件付き確率を用いると、推定値算出部２０６により以下の推定値の比が算出される。
Ｈ１である推定値：Ｈ２である推定値
＝Ｐ（Ｈ１｜Ａ）×Ｐ（Ｈ１｜Ｃ）：Ｐ（Ｈ２｜Ａ）×Ｐ（Ｈ２｜Ｃ）
＝０．７５×０．１：０．２５×０．９
＝０．０７５：０．２２５

これは、さらに商品「Ｃ」を購入したユーザＩＤ「Ｕ」のユーザは、「年収１０００万以上」である推定値が、０．０７５であることに対し、「年収１０００万未満」である推定値が、０．２２５であることを示す。

よって、設定部２１０は、「年収１０００万未満」である推定値の方が、「年収１０００万以上」である推定値よりも大きいので、このユーザＩＤ「Ｕ」のユーザは「年収１０００万未満」であると推定し、項目データ「年収１０００万未満」を設定する。なお、この例では、設定部２１０は、「年収１０００万未満」であることを示す記号「×」を、この項目に設定する。

次に、推定値算出部２０６は、購入商品「Ｂ」について処理をする。図８は、第２項目への設定処理（その３）を説明するための図である。図８に示す例では、ユーザＩＤ「Ｕ」のユーザが、商品「Ｂ」を購入していることから、図５に示す条件付き確率を用いると、推定値算出部２０６により以下の推定値の比が算出される。
Ｈ１である推定値：Ｈ２である推定値
＝Ｐ（Ｈ１｜Ａ）×Ｐ（Ｈ１｜Ｃ）×Ｐ（Ｈ１｜Ｂ）：Ｐ（Ｈ２｜Ａ）×Ｐ（Ｈ２｜Ｃ） ×Ｐ（Ｈ２｜Ｂ）
＝０．７５×０．１×０．８：０．２５×０．９×０．２
＝０．０６：０．０４５

これは、さらに商品「Ｂ」を購入したユーザＩＤ「Ｕ」のユーザは、「年収１０００万以上」である推定値が、０．０６であることに対し、「年収１０００万未満」である推定値が、０．０４５であることを示す。

よって、設定部２１０は、「年収１０００万以上」である推定値の方が、年収１０００万未満である推定値よりも大きいので、このユーザＩＤ「Ｕ」のユーザは「年収１０００万以上」であると推定し、項目データ「年収１０００万以上」を設定する。この例では、設定部２１０は、「年収１０００万以上」であることを示す記号「〇」を、この項目に設定する。

以上の処理により、顧客リストに含まれていない項目（年収）について、他のデータ（調査データ）を利用して、この項目の項目データを適切に推定することで、新たな項目を顧客リストに設定することができる。

また、顧客リスト内の所定の第１項目に複数の項目データが設定されている場合は、このデータ毎に各推定値が算出される。これにより、各推定値の確度を上げることで、設定データの信頼性を高めることができる。

なお、推定値算出部２０６は、算出される各推定値に対し、正規化を行ってもよい。この場合、推定値算出部２０６は、正規化後の各推定値を、更新後の各推定値とする。例えば、推定値算出部２０６は、図７に示す例の場合、以下のように正規化してもよい。
Ｈ１である推定値：Ｈ２である推定値
＝Ｐ（Ｈ１｜Ａ）×Ｐ（Ｈ１｜Ｃ）：Ｐ（Ｈ２｜Ａ）×Ｐ（Ｈ２｜Ｃ）
＝０．７５×０．１：０．２５×０．９
＝０．０７５：０．２２５
＝０．０７５／（０．０７５＋０．２２５）：０．２２５／（０．０７５＋０．２２５）
＝０．２５：０．７５

また、推定値算出部２０６は、図８に示す例の場合、以下のように正規化してもよい。
Ｈ１である推定値：Ｈ２である推定値
＝Ｐ（Ｈ１｜Ａ）×Ｐ（Ｈ１｜Ｃ）×Ｐ（Ｈ１｜Ｂ）：Ｐ（Ｈ２｜Ａ）×Ｐ（Ｈ２｜Ｃ） ×Ｐ（Ｈ２｜Ｂ）
＝０．７５×０．１×０．８：０．２５×０．９×０．２
＝０．０６：０．０４５
＝０．０６／（０．０６＋０．０４５）：０．０４５／（０．０６＋０．０４５）
＝０．５７１：０．４２９

正規化後の推定値が用いられるとき、推定値算出部２０６は、或る推定値が、例えば０．９５（第１閾値）以上となった場合、更新処理を停止してもよい。また、推定値算出部２０６は、更新処理の回数が、例えば１０回（第２閾値）以上になった場合、停止判定を判定するようにしてもよい。つまり、推定値算出部２０６は、更新処理の回数が１０回未満であれば、停止処理をせずに更新処理を継続する。

また、推定値算出部２０６は、顧客リストに購入日時の項目がある場合、購入日が同じもの、又は同時に購入されたものと判定される商品群については、まとめて更新処理及び停止判定処理をするようにしてもよい。

また、設定部２１０は、正規化後の各推定値の差分が、例えば０．２以内であれば、判定不能を示す項目データ「△」を第２項目に設定してもよい。この例の場合、図８に示すユーザ「Ｘ」の年収の項目は、０．５７１−０．４２９＝０．１４２となるため、項目データ「△」が設定される。

図９は、図４に示す顧客リストに複数の項目を追加した例を示す図である。図９に示すように、設定部２１０は、複数のユーザＩＤに対して、推定された項目データを、追加した項目に設定することができる。図９に示す例では、子供有の第２項目が、顧客リストに新たに追加されている。

なお、追加される項目の取り得る項目データは、２つである必要はなく、例えば、子供の人数という第２項目に対し、０人、１人、２人、・・・などの３以上であってもよい。この場合、算出される推定値の数が増えるだけであり、設定部２１０は、上述したように、推定値が最も大きい項目データを、尤もらしい項目データとして推定し、この項目に設定する。

＜動作＞
次に、情報処理装置２０の動作について説明する。図１０は、実施形態における情報処理装置２０の処理の一例を示すフローチャートである。図１０に示す処理は、例えば、リスト及び調査データが各記憶装置から取得された場合に実行される。

ステップＳ１０２で、確率算出部２０２は、所定の第１項目Ｘ_sが取り得る項目データｘ_sjごとに、リスト内の第１項目とは異なる第２項目Ｙが取り得る各項目データｙ_kについての各条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）を算出する。例えば、確率算出部２０２は、具体例で説明した条件付き確率Ｐ（Ｈ１｜Ａ）などを算出する。

ステップＳ１０４で、取得部２０４は、確率算出部２０２により算出された各条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）を取得する。

ステップＳ１０６で、追加部２０８は、リストに追加したい第２項目Ｙを、このリストに追加する。例えば、追加部２０８は、具体例で説明した年収の項目を、顧客リストに追加する。リストに追加したい第２項目は、管理者等により指定されればよい。

ステップＳ１０８で、推定値算出部２０６は、顧客リストの中から、第２項目に項目データを設定したい所定のユーザのユーザ識別情報を選択する。ユーザ選択は、管理者操作により、所定のユーザが選択されてもよいし、顧客リストの中から、所定のユーザが順に選択されてもよい。例えば、推定値算出部２０６は、具体例で説明したユーザＩＤ「Ｕ」を選択する。

ステップＳ１１０で、推定値算出部２０６は、顧客リストの中から、所定の第１項目の項目データを選択する。例えば、推定値算出部２０６は、具体例で説明した購入商品の商品「Ａ」や「Ｂ」などを選択する。

ステップＳ１１２で、推定値算出部２０６は、リスト内の所定のユーザ識別情報における所定の第１項目の各項目データ、及び各条件付き確率に基づいて、所定のユーザ識別情報が示すユーザの第２項目が、この第２項目の各項目データである可能性を示す各推定値を算出する。例えば、推定値算出部２０６は、具体例で説明したＨ１である推定値や、Ｈ２である推定値を算出する。

ステップＳ１１４で、設定部２１０は、所定のユーザ識別情報に関連付けられた第２項目の項目データを、推定値算出部２０６により推定された各推定値に基づいて設定する。例えば、設定部２１０は、具体例で説明したＨ１である推定値や、Ｈ２である推定値に基づいて、「年収１０００万以上」である項目データを、この項目に設定する。

ステップＳ１１６で、推定値算出部２０６は、或る推定値が、第１閾値以上であるか否かを判定する。或る推定値が第１閾値以上であれば（ステップＳ１１６−ＹＥＳ）、この処理は終了し、或る推定値が閾値未満であれば（ステップＳ１１６−ＮＯ）、この処理はステップＳ１１８に進む。

ステップＳ１１８で、推定値算出部２０６は、所定の第１項目の全項目データを処理したか否かを判定する。所定の第１項目の全項目データが処理されていれば（ステップＳ１１８−ＹＥＳ）、この処理は終了し、所定の第１項目の全項目データが処理されていなければ（ステップＳ１１８−ＮＯ）、この処理はステップＳ１１０に戻り、他の項目データを選択する。例えば、推定値算出部２０６は、具体例で説明したように、商品「Ａ」、「Ｃ」、「Ｂ」全てについて処理したか否かを判定する。

なお、上述した処理のフローに含まれる各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。また、必ずしも必要のないステップは、省いてもよい。また、ステップＳ１０８の所定のユーザの選択が顧客リスト内の全てのユーザを選択するまで、ステップＳ１１０〜Ｓ１１８の処理を繰り返してもよい。

以上、ユーザに関する項目を含むリストに含まれていない項目の項目データを、適切に推定し、リストに付与することができる。

なお、上記の情報処理装置２０で実行される、リストへ項目を追加するプログラムについて、ＣＰＵ１０２がＲＯＭ１０６からこのプログラムを読み出して実行することにより、上記各部のうち１又は複数の各部がＲＡＭ１０４上にロードされ、１又は複数の各部がＲＡＭ１０４上に生成されるようになっている。

このように、上述した実施形態で説明したリストへ項目を追加する処理は、コンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。このプログラムをサーバ等からインストールしてコンピュータに実行させることで、前述したリストに項目を追加する処理を実現することができる。

また、このプログラムを記録媒体１１６に記録し、このプログラムが記録された記録媒体１１６をコンピュータに読み取らせて、前述したリストに項目を追加する処理を実現させることも可能である。

なお、記録媒体１１６は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリー等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。

以上、各実施例について詳述したが、上記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、上記実施例以外にも種々の変形及び変更が可能である。

２０ 情報処理装置
１０２ ＣＰＵ
１０４ ＲＡＭ
１０６ ＲＯＭ
２０２ 確率算出部
２０４ 取得部
２０６ 推定値算出部
２０８ 追加部
２１０ 設定部
２１２ 出力部

Claims (7)

1. ユーザ識別情報に関連付けられた１又は複数の第１項目Ｘ_i（１≦ｉ≦ｎ）及び項目 データを含むリストを記憶する記憶部と、
   所定の第１項目Ｘ_s（ｉ＝ｓ）が取り得る項目データｘ_sj（１≦ｊ≦ｍ）ごとに、前 記第１項目Ｘ _s （ｉ＝ｓ）とは異なる第２項目Ｙが取り得る項目データｙ_k（１≦ｋ≦ ｐ）についての条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）を取得する取得部と、
   前記リスト内の前記所定の第１項目Ｘ_s （ｉ＝ｓ）に設定された項目データ、及び前 記条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）に基づいて、所定のユーザ識別情報に対応する第２項 目Ｙが、項目データｙ_k （１≦ｋ≦ｐ）をそれぞれ取る可能性を示すパラメータＺ（ｙ _k）を算出する算出部と、
   前記第２項目Ｙを前記リストに追加する追加部と、
   前記パラメータＺ（ｙ_k）に基づいて、前記所定のユーザ識別情報に関連付けられた 前記第２項目Ｙの項目データを設定する設定部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記算出部は、
   前記所定の第１項目Ｘ _s （ｉ＝ｓ）に設定された複数の項目データに対し、該項目デ ータ毎に前記パラメータＺ（ｙ _k ）を更新し、
   前記設定部は、
   前記パラメータＺ（ｙ _k ）が更新される毎に、更新されたパラメータに基づいて前記 第２項目Ｙの項目データを設定する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記算出部は、
   前記パラメータＺ（ｙ _k ）の正規化を行い、正規化されたパラメータが、第１閾値以 上となる場合、前記パラメータＺ（ｙ _k ）の更新を停止する、請求項２に記載の情報処 理装置。
4. 前記算出部は、
   前記パラメータＺ（ｙ _k ）の更新回数が第２閾値未満の場合、前記第１閾値以上のパ ラメータが算出されても、前記パラメータＺ（ｙ _k ）の更新を継続する、請求項３に記 載の情報処理装置。
5. 前記第２項目Ｙ及び前記所定の第１項目Ｘ _s （ｉ＝ｓ）、並びにそれぞれの項目デー タを含む調査データに基づいて、前記条件付き確率Ｐ（ｙ _k ｜ｘ _sj ）を算出する確率算 出部をさらに備え、
   前記取得部は、
   前記確率算出部により算出された条件付き確率を取得する、請求項１乃至４いずれか 一項に記載の情報処理装置。
6. ユーザ識別情報に関連付けられた１又は複数の第１項目Ｘ_i（１≦ｉ≦ｎ）及び項目 データを含むリストを記憶する記憶部を有するコンピュータが、
   所定の第１項目Ｘ_s（ｉ＝ｓ）が取り得る項目データｘ_sj（１≦ｊ≦ｍ）ごとに、前 記第１項目Ｘ _s （ｉ＝ｓ）とは異なる第２項目Ｙが取り得る項目データｙ_k（１≦ｋ≦ ｐ）についての条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）を取得する取得ステップと、
   前記リスト内の前記所定の第１項目Ｘ_s （ｉ＝ｓ）に設定された項目データ、及び前 記条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）に基づいて、所定のユーザ識別情報に対応する第２項 目Ｙが、項目データｙ_k （１≦ｋ≦ｐ）をそれぞれ取る可能性を示すパラメータＺ（ｙ _k）を算出する算出ステップと、
   前記第２項目Ｙを前記リストに追加する追加ステップと、
   前記パラメータＺ（ｙ_k）に基づいて、前記所定のユーザ識別情報に関連付けられた 前記第２項目Ｙの項目データを設定する設定ステップと、
   を実行する情報処理方法。
7. ユーザ識別情報に関連付けられた１又は複数の第１項目Ｘ_i（１≦ｉ≦ｎ）及び項目 データを含むリストを記憶する記憶部を有するコンピュータに、
   所定の第１項目Ｘ_s（ｉ＝ｓ）が取り得る項目データｘ_sj（１≦ｊ≦ｍ）ごとに、前 記第１項目Ｘ _s （ｉ＝ｓ）とは異なる第２項目Ｙが取り得る項目データｙ_k（１≦ｋ≦ ｐ）についての条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）を取得する取得ステップと、
   前記リスト内の前記所定の第１項目Ｘ_s （ｉ＝ｓ）に設定された項目データ、及び前 記条件付き確率Ｐ（ｙ_k｜ｘ_sj）に基づいて、所定のユーザ識別情報に対応する第２項 目Ｙが、項目データｙ_k （１≦ｋ≦ｐ）をそれぞれ取る可能性を示すパラメータＺ（ｙ _k）を算出する算出ステップと、
   前記第２項目Ｙを前記リストに追加する追加ステップと、
   前記パラメータＺ（ｙ_k）に基づいて、前記所定のユーザ識別情報に関連付けられた 前記第２項目Ｙの項目データを設定する設定ステップと、
   を実行させるプログラム。

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